目前我有一个时间序列数据框，如下所示：
dfMain =
Date Portfolio Value
0 2016-07-01 1.000000e+06
1 2016-07-08 1.025168e+06
2 2016-07-15 1.028053e+06
3 2016-07-22 1.024184e+06
4 2016-07-29 1.022491e+06
5 2016-08-05 1.023241e+06
6 2016-08-12 1.030325e+06
7 2016-08-19 1.032742e+06
8 2016-08-26 1.032567e+06
9 2016-09-02 1.028614e+06
10 2016-09-09 9.930876e+05
11 2016-09-16 9.956875e+05
12 2016-09-23 1.010174e+06
13 2016-09-30 1.010388e+06
14 2016-10-07 1.004989e+06
15 2016-10-14 9.924929e+05
16 2016-10-21 9.969708e+05
17 2016-10-28 9.816373e+05
18 2016-11-04 9.563689e+05
19 2016-11-11 9.869579e+05
20 2016-11-18 9.936929e+05
21 2016-11-25 1.009625e+06
鉴于数据帧可以不同(不能只从示例中拉取特定行(，从数据帧中提取最接近月末日期的最佳方法是什么？ 例如，将提取索引 4，因为这是最接近月末日期的。
任何提示将不胜感激！
按月份编号分组并查找最后一条记录：
df.Date = pd.to_datetime(df.Date, errors='coerce')
df.groupby(df.Date.dt.month).last()
Date Portfolio Value
Date
7 2016-07-29 1022491.0
8 2016-08-26 1032567.0
9 2016-09-30 1010388.0
10 2016-10-28 981637.3
11 2016-11-25 1009625.0
如果行未按日期排序，请先调用sort_values：
df.sort_values('Date').groupby(df.Date.dt.month).last()
Date Portfolio Value
Date
7 2016-07-29 1022491.0
8 2016-08-26 1032567.0
9 2016-09-30 1010388.0
10 2016-10-28 981637.3
11 2016-11-25 1009625.0
无论如何都应该有效。
如果您的日期跨越多年，最好按年月分组：
df.sort_values('Date').groupby([df.Date.dt.year, df.Date.dt.month]).last()
您需要对日期进行排序，然后找到每个组的最后一个值。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
grp = df.sort_values('Date').groupby(df['Date'].dt.month)
pd.DataFrame([grp.get_group(x).iloc[-1] for x in grp.groups])
输出：
Date Portfolio Value
4 2016-07-29 1022491.0
8 2016-08-26 1032567.0
13 2016-09-30 1010388.0
17 2016-10-28 981637.3
21 2016-11-25 1009625.0